NGHIÊN CỨU CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN ẢNH ĐÃ BỊ CHỈNH SỬA

Abstract

Trong thời đại số hóa, việc chỉnh sửa ảnh trở nên phổ biến nhờ các công cụ như Photoshop và các ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Mặc dù giúp cải thiện chất lượng hình ảnh, điều này cũng gây ra nguy cơ lan truyền các thông tin sai lệch. Để giải quyết vấn đề này, đề tài “Nghiên cứu các phương pháp phát hiện ảnh bị chỉnh sửa” được thực hiện nhằm giúp tìm hiểu các phương pháp phát hiện ảnh chỉnh sửa, từ đó triển khai ứng dụng giúp người dùng xác định tính minh bạch của hình ảnh. Ứng dụng được triển khai trên nền tảng web, sử dụng Vue.js cho giao diện và FastAPI cho server, cho phép người dùng tải ảnh lên để phân tích. Hệ thống tích hợp nhiều phương pháp phát hiện ảnh chỉnh sửa, bao gồm phương pháp học sâu dựa trên CNN như CAT-Net, Transformer như EXIF as Language, và các phương pháp xử lý ảnh truyền thống như ELA. Việc sử dụng đa dạng phương pháp giúp phát hiện hiệu quả các loại chỉnh sửa khác nhau như copy-move, splicing và inpainting, cung cấp cho người dùng góc nhìn toàn diện để đánh giá hình ảnh. Ứng dụng sử dụng SSE để cập nhật kết quả phân tích theo thời gian thực. Ngoài ra, hệ thống cung cấp thông tin metadata và ảnh mẫu để người dùng tham khảo và sử dụng. Các phương pháp được kiểm thử trên tập dữ liệu CASIA và Columbia, cho thấy hiệu quả trong việc phát hiện ảnh chỉnh sửa.